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础濒迟别谤测虫と罢补产濒别补耻で厂补补厂始めました
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Toshikuni Fuji
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2020年12月3日に実施された第12回 Alteryx User Group in Online で発表したドキュメントです。
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础濒迟别谤测虫と罢补产濒别补耻で厂补补厂始めました
1.
Alteryx と Tableau
で SaaS はじめました 2020/12/03 truestar 藤
2.
自己绍介 藤 俊久仁 株式会社 truestar
代表取締役社長 truestar hd 株式会社 マネージングディレクター Alteryx 歴 6 年 Twitter @VToshikuni 著書(共著) 『データビジュアライゼーションの教科書』 (2019年/秀和システム)
3.
truestar hd 株式会社(親会社) 株式会社
truestar 2009年1月 株式会社 truestar (設立時) 2020年4月 truestar hd 株式会社に商号変更 データコンサルティング事業の 大部分を分割承継 2015年4月 truestar activation 株式会社 (設立時) 2020年4月 株式会社truestar に商号変更 ■社員数 約40名(単体) ■所在地 東京都渋谷区恵比寿 1-19-19 恵比寿ビジネスタワー 4F ■ホームページ https://www.truestar.co.jp ■技術ブログ https://blog.truestar.co.jp
4.
主なサービス Operation Consulting BI ツール等を用いた データ利活用コンサルティング Strategic
Planning 定量的なデータ分析に基づく 戦略立案支援 Data Analytics ビジネスの意思決定のための 統計解析?機械学習 Spatial Analytics 空間情報データに特化した データ分析ソリューション System Solution 業務効率化?分析ツールや データ分析基盤の企画?開発
5.
低単価労働集约型ビジネス
7.
Hawkeye Viewer
8.
本日のアジェンダ 1. Hawkeye Viewer
绍介 ??? そもそもどんなの? 2. 制作環境 ??? 作るために何が必要? 3. 制作手法 ??? どうやって作る? 4. まとめ ??? ちょっとだけ営業
9.
1. Hawkeye Viewer
绍介
10.
競合店舗の影響を タイムリーに把握
11.
出店及び退店情報を 毎週レポート! 周辺店舗も自動抽出!
12.
来店状況を競合と比較 問題点を素早く察知!
13.
任意の日、任意の期間で 状況の変化を比較 競合の影響や施策効果を 簡易にチェック!
14.
2. 制作環境
15.
全体像 エンドユーザー 各種API 店舗DMP 企画設計 データパイプライン構築 分析画面構築
Web App 構築
16.
制作に使用したデータ 店舗データ トラッキング対象店舗リスト 主に各社公式サイトからのクローリングによって収集された店舗データを使用 店舗ID(JPOIコード※)付きのチェーン店の店舗リストを使用 ※ JPOIコード:国内のブランド(チェーン)の店舗を一意に識別可能にする店舗識別番号 来訪者データ
店舗への来訪者数、居住地/勤務地(メッシュ)別来訪者数 スマートフォンの位置情報から取得した各店舗への来訪者数※データを使用 また、店舗来訪者の居住地と勤務地が推定されたデータから居住地/勤務地(メッシュ)別来訪者数を使用 ※ 店舗への来訪者は店舗のジオフェンスへの出入りから識別 統計データ 推計年収階級別世帯数、性年代別人口 各店舗の商圏※内のGSIによる推計データ(推計年収階級別世帯数)と国勢調査の年齢別男女別人口データを使用 ※ 商圏は店舗の中心から任意半径(0.1~30km)の円商圏もしくは自動車/自転車/徒歩による移動時間(1~30分)より設定可能
17.
3. 制作手法
18.
出退店速報レポート ■制作のキーポイント 1. 新店(及び閉店)は 直近と過去の店舗データの差分で判別 2. 店舗
DMP との API 連携、周辺店検出含む データ加工?集計は Alteryx で実施 3. 運用負荷抑制のため、Tableau での 複雑な計算は可能な限り回避
19.
店舗 DMP との
API 連携フロー
20.
メインの処理フロー
21.
メインの処理フロー 最新の店舗リストを取得 過去の店舗リストとの 差分抽出による 新店閉店判別 新店と閉店の周辺店舗を抽出 新店閉店リストを データ出力
22.
周辺店トラッキング及び特定店レポート ■制作のキーポイント 1. 両レポートで取得データの違いは 統計データの出力有無のみ 2. 現時点での店舗
DMP の API は 日々進化中のため、手運用あり 来訪者及び統計データはCSV ダウンロード… メッシュ別来訪者数の API は今秋予定… 3. 店舗間や店舗とメッシュの距離は Tableau の関数で算出
23.
メインの処理フロー
24.
メインの処理フロー 最新の店舗リストと 来訪者データを取得 時系列の各粒度で来訪者数を集計して出力 メッシュ別データと SHPファイル出力 統計データの 取得と出力
25.
定期更新運用のためのアプリ化 ■マクロ化の利点 1. 起動が早い 2. 誰でも使いやすい 3.
上書きリスクが無い 参考)https://blog.truestar.co.jp/alteryx/20201201/40889/ ■真の目的 1. エキスパートを運用保守作業から切り離す 2. ヒューマンエラーのリスクを減らす
26.
4. まとめ
27.
ノンプログラミングで SaaS ローンチ! 最新データの供給は
店舗DMP データ抽出?加工?集計は alteryx データ可視化と SaaS 環境は tableau プログラミング無しで完結!
28.
モニターキャンペーン実施中! (定員制限アリ) Tableau の導入や構築は一切不要! ウェブブラウザでログインするだけ! 続きはウェブで! https://truestar.co.jp/hawkeye_viewer/
29.
Q & A ご不明な点やご質問がございましたら、セミナー終了後でもお気兼ねなくお問合せ下さい! 株式会社
truestar 東京都渋谷区恵比寿 1-19-19 恵比寿ビジネスタワー 4F https://www.truestar.co.jp/contact/
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